INDUSTRIELLE AUTOMATION 3/2024

UPDATE
MEHR DURCHSATZ UND EFFIZIENZ FÜR
KOMMISSIONIERPLÄTZE
Sick präsentiert ein kamerabasiertes Code-Lesesystem für
Kommissionierpersonal. Dieses erspart das manuelle
Abscannen von Barcodes und 2D-Codes und ermöglicht
dadurch das Greifen und Ablegen von Artikeln mit beiden
Händen. Die 2D-Präsentationskamera ist oberhalb des
Kommissionierplatzes installiert und direkt in die
Warenumlagerungsprozesse integriert. Codes auf dem
Verpackungslabel werden automatisch gescannt und
identifiziert, sobald
eine Ware durch das
Sichtfeld der Kamera
vom Lagerbehälter in
die Kommissionierbox
bewegt wird. Die
Lesung erfolgt in
einem großen
Sichtfeld und mit
sofortigem Feedback.
Dadurch wird die
Pickdauer pro Artikel deutlich reduziert, die Performance
der Kommissionierabläufe verbessert und die Durchsatzkapazität
erhöht. Eine Leistungssteigerung, die nicht zu
Lasten der Mitarbeitenden geht. Diese können so in
ergonomisch schonender Körperhaltung arbeiten, ohne
sich strecken, bücken oder vorbeugen zu müssen. Die
Lösung lässt sich einfach und schnell in Betrieb nehmen.
Die Präsentationskamera kann per Auto-Setup vom
Anwender selbst eingerichtet werden.
www.sick.de
BILDVERARBEITUNGS-SOFTWARE MIT
ERWEITERTEM FUNKTIONSUMFANG
Zebra Technologies
stellt die
interaktive
Bildverarbeitungs-Software
Aurora Design
Assistant im
neuen Release
10.0 vor. Die
interaktive Software umfasst nun das Objekterkennungs-Tool
CNNObjectDetect, das auf Deep-Learning-Algorithmen
basiert und die Lokalisierung von Instanzen eines vortrainierten
Objekts oder einer Merkmalsklasse erleichtert. Dieses
Werkzeug identifiziert die Klasse von Objekten, liefert eine
Erkennungsbewertung und erzeugt eine Bounding-Box um
erkannte Objekte. Der Anwender kann Informationen zu den
Merkmalen dieses Begrenzungsrahmens wie die Koordinaten
der Ecken, des Zentrums sowie die Höhe und Breite für die
weitere Auswertung nutzen. Für die Erkennung werden Objekte
anhand von nur wenigen Stichproben mit der Anwendung
Aurora-Imaging-CoPilot trainiert. Auf diese Weise wird ein
einfaches und schnelles Zuordnen von Merkmalen möglich.
Darüber hinaus umfasst der Release zwei weitere Deep-Learning-Modelle:
Mithilfe eines Modells zur Klassifizierung von
Bildern lassen sich diese identifizieren, Bilder oder Regionen
kategorisieren sowie einer Klasse zuordnen. Vor dem Einsatz
dieses Werkzeugs ist das Antrainieren von Beispielbildern der
erwarteten Klassen erforderlich.
www.rauscher.de
IMPRESSUM
erscheint 2024 im 36. Jahrgang,
ISSN: 2194-1157 / ISSN E-Paper: 2747-8017
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